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原创 异步个性化联邦学习

然而,现有的异步协议不适合 PFL,因为它们是为单个全局模型的联合训练而设计的。此外,它们通常会排除速度较慢的设备来进行过时控制,当这些设备拥有关键的个性化数据时,这会显着影响准确性。具有丰富传感数据和本地计算能力的移动设备的兴起推动了这些设备上联邦学习(FL)的趋势。个性化联邦学习 (PFL) 的出现旨在为每个移动设备训练特定的深度模型,以解决数据异构性和不同的性能偏好问题。然而,不同移动设备上训练时间差异很大,导致上传模型的延迟(当等待较慢的设备进行聚合时)或准确性下降(当聚合不等待而继续进行时)。

2024-08-20 21:59:38 597 1

原创 实时低照度增强

移动嵌入式设备在广泛配备摄像头后会在光线不佳的环境下拍摄大量低质量视频流。然而,采用现有视频增强策略在云端执行会由于视频编码损失导致不可避免的受限增强结果,而在本地进行增强,端侧设备则无法负担每秒20~30帧的增强数据量。由于视频流的视频帧之间存在着大量的时空相似性,因此无需对每帧视频帧执行完整的神经网络推理流程即可实现对视频帧的有效增强。

2024-08-20 21:58:04 730

原创 pip和conda环境依赖导出安装,并对conda依赖整理

分别采用pip和conda导出依赖并进行安装 针对conda导出依赖不能直接安装的问题,对conda导出的依赖项进行正则处理

2023-02-25 23:05:56 1711

原创 python __call__

python __call__用法 python中的__call__用于使对象具有可执行性,举例如下 class Example: def __call__(self): print("this is a class call") def func(self): print("this is a func call") example = Example() # create an instance example() # execute cal

2021-09-05 14:53:47 278

原创 C#通过反射创建接口实现类的实例

C#通过反射创建接口实现类的实例 namespace AssemblyTest { class Program { static void Main(string[] args) { Assembly test = typeof(ITest).Assembly; Type[] types = test.GetTypes(); //获取程序运行时所有涉及ITest的类(接口) foreach

2021-06-17 16:00:17 1892

原创 no host下的Microsoft.Extensions.Logging使用

no host下的Microsoft.Extensions.Logging使用 用法如下,需要注意的是在非host情况下使用创建loggerFactory时必须要使用using语句。logger.log***是非阻塞语句,不使用using可能会导致程序在logger输出完成前退出,从而导致logger内容不全。 class Program{ static void main(string[] args){ using (var loggerFactory = LoggerFactor

2021-06-16 15:43:07 2098

原创 简单计算器

给出一个算式字符串,计算出结果 核心思路: 构造两个栈,一个栈存放数字,一个栈存放运算符 运算符栈压栈时,压栈元素应优先级应大于top,小于或等于则弹出栈顶元素,进行计算,反复操作 #include<iostream> #include<stack> #include<string> using namespace std; class Solution{ public: int getNumber(string str){ int

2021-06-15 22:58:58 132

原创 CommandLineUtil

C#命令行参数解析 所采用包:Microsoft.Extensions.CommandLineUtils 创建一个CommandLineApplication app,设置一下基本信息。 CommandLineApplication app = new CommandLineApplication(true); app.Name = "name"; app.FullName = "fullName"; app.Description = "this is a test for command line ut

2021-06-15 17:27:40 339

原创 反射获取判断枚举类是否包含指定值

反射获取判断枚举类是否包含指定值 获取Class类型和一个int值,判断该枚举类型是否包含该int值 测试用的枚举类: enum EnumTest{ line(0), abc(100), ccd(1); private int value; private EnumTest(int value) { this.value=value; } //获取对应value的方法名很重要 public int value(){

2021-05-27 14:28:24 703 1

原创 Gson JsonElement类型判断

Gson JsonElement类型判断 Gson中JsonElement可以直接判断的类型有四种: jsonElement.isJsonArray(); jsonElement.isJsonNull(); jsonElement.isJsonObject(); jsonElement.isJsonPrimitive(); 其余原始类型如String, boolean等则需要在判断原始类型为真后将JsonElement转化为JsonPrimitive再进行进一步判断 jsonElement.getAsJs

2021-05-26 18:15:37 2387

原创 Java利用org.w3c.dom对进行XML进行处理

Java利用org.w3c.dom对进行XML进行处理 创建一个document DocumnetBuilderFactory factory = DocumentBuilderFactory.newInstance(); try{ DocumentBuilder builder = factory.newDocumentBuilder(); Document document = builder.newDocumnet(); }catch(ParserConfigurationExcept

2021-05-18 10:48:33 564

原创 OpenCV检测程序效率

OpenCV检测程序效率 1. 程序运行时间 cv2.getTickCount返回参考点到目前的时钟数 cv2.getTickFrequency返回一秒中包含的时钟数 如下便可以计算出一段代码运行的时间 begin = cv2.getTickCount() ---- end = cv2.getTickCount() print((end-begin)/cv2.getTickFrequency) 2. OpenCV中的优化 OpenCV中许多的函数已经得到优化,这些优化是默认开启的。 cv2.useOpti

2020-06-27 16:52:01 482

原创 opencv图像边界扩充

opencv图像边界扩充 函数:cv2.copyMakeBorder() 参数: src输入图像 top,bottom,left,right上下左右对应的像素数目 borderType添加边界的类型 cv2.BORDER_REFLECT边界镜像 cv2.BORDER_DEFAULT边界镜像改动版不对最后一个元素进行镜像处理 cv2.BORDER_CONSTANT添加有颜色的边界,有额外参数value决定边界颜色 cv2.BORDER_REPLICATE重复最后一个像素 cv2.BORDER_WR

2020-06-16 19:40:10 1056

原创 opencv图像基本操作

opencv图像基本操作 像素值的获取修改 import cv2 import numpy img = cv2.imread('./test.png')#默认为彩色图 px = img[100,100]#获取像素坐标为100,100的像素值 print(px) #采用numpy print(img.item(10,10,2))#打印出第三通道值 img.itemset((10,10,2),100)#将10,10处的第二通道值设置为100 print(img.item(10,10,2)) #结果: #[

2020-06-16 15:13:51 231

原创 opencv图像的读入显示和保存

opencv图像的读入显示和保存 cv2.imread() 功能:读入图像 参数个数:两个 cv2.imread('路径',彩色/灰度) sample: import cv2 img = cv2.imread('./test.jpg',0)#读入一幅图像作为灰度图 img = cv2.imread('./test.jpg',1)#读入一幅彩色图像 cv2.imshow() 功能:显示图像 参数个数:两个 cv2.imshow('窗口名称',图像) sample

2020-06-14 23:02:48 296

原创 1NF2NF3NFBCNF

1NF\2NF\3NF\BCNF 1NF 表中的每一列的信息都不可再分。 SNO CNO GRADE 2018111 01,02,03 56,58,54 CNO,GRADE中均包含了不止一项信息不符合1NF 应规范为: SNO CNO GRADE 2018111 01 56 2018111 02 58 2018111 03 54 2NF 消除部份依赖 如若一张表中存在如下的关系 则可以分成三张表,主码分别为Proj-ID,Emp-ID以及这两者组

2020-05-18 10:38:04 492

转载 centos7的python2.7及yum重装

https://blog.youkuaiyun.com/qq_36653942/article/details/80712088 centos7的python2.7及yum重装

2020-02-27 16:33:24 172

原创 nginx在centos7上的部署测试

这篇文章写得非常详细 https://cloud.tencent.com/developer/article/1176486 码住,以后忘了还可以看????

2020-02-25 17:14:12 150

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